wait_event_interruptible

时间: 2023-09-06 18:06:11 浏览: 85
### 回答1: wait_event_interruptible是Linux内核中一个函数,它用于在进程睡眠时等待某个事件的发生。它会检查等待的条件,如果条件已经满足,则立即返回;否则,进程会被置于睡眠状态,直到条件被满足或者被中断。 ### 回答2: wait_event_interruptible是Linux内核中一个等待事件发生的函数。它可以让当前进程进入睡眠状态,并等待某个事件的发生。 wait_event_interruptible函数的原型如下: int wait_event_interruptible(wait_queue_head_t *queue, int condition); 其中,wait_queue_head_t是等待队列的头部,condition是一个判断条件,当条件为真时,进程会被唤醒。 wait_event_interruptible函数的作用是,如果condition条件不满足,进程将进入可打断睡眠状态,并放入等待队列中,直到有其他进程唤醒它。而如果condition条件成立,表示事件已经发生,进程将不会进入睡眠状态,继续执行后续代码。 在睡眠状态中,如果进程接收到一个信号(如SIGINT),wait_event_interruptible函数就会返回,进程会被唤醒。 wait_event_interruptible函数经常与wake_up_interruptible函数一起使用。wake_up_interruptible函数用于唤醒一个睡眠中的进程,而wait_event_interruptible函数则用于判断是否需要进程进入睡眠状态。 wait_event_interruptible函数的使用可以实现进程之间的同步和通信。例如,一个进程可以等待另一个进程完成某个任务,然后再继续执行。这样可以有效地利用CPU资源,并保证进程之间的协作顺利进行。 总之,wait_event_interruptible函数是Linux内核中用于等待事件发生的函数,它可以让进程进入睡眠状态,并等待某个条件的满足。 ### 回答3: wait_event_interruptible是Linux内核提供的一个函数,用于在内核中等待指定的事件发生。 当一个进程调用wait_event_interruptible时,它进入了睡眠状态,直到指定的事件被触发。这个事件通常是一个条件的变化,如某个标志位被设置、一个信号被发送等。在等待过程中,进程被置于可中断的状态,这意味着如果收到一个信号(如SIGINT或SIGTERM),进程可以被唤醒并执行相应的信号处理函数。 wait_event_interruptible的使用通常需要与wake_up_interruptible配合使用。当事件发生时,需要调用wake_up_interruptible来唤醒等待该事件的进程。唤醒后,被唤醒的进程会检查事件是否已经发生,并根据具体情况采取相应的处理措施,如继续执行或者返回错误码。 wait_event_interruptible函数的作用是可靠地等待事件发生,避免了忙等待(busy-waiting)的情况。在实际应用中,wait_event_interruptible可以提高系统的性能和资源利用率,因为它允许其他任务在某个事件触发之前执行并使用CPU。 总之,wait_event_interruptible是Linux内核提供的一个功能强大的等待事件发生的函数,通过将进程置于睡眠状态,并可中断地等待事件发生,可以实现高效、可靠地等待事件的发生。它在多种应用场景中被广泛使用,如设备驱动、网络协议和文件系统等。

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在下面这段代码中,哪些内容实现了同步读写:// 读写函数 static ssize_t finaldemo_read(struct file *filp,char *buf,size_t len,loff_t *off) { if(wait_event_interruptible(finaldemo.outq,finaldemo.flag!=0)) //不可读时 阻塞读进程 { return -ERESTARTSYS; } if(down_interruptible(&finaldemo.sem)) //P 操作 { return -ERESTARTSYS; } finaldemo.flag = 0; printk("into the read function\n"); printk("the rd is %c\n",finaldemo.rd); //读指针 if(finaldemo.rd < finaldemo.wr) len = min(len,(size_t)(finaldemo.wr - finaldemo.rd)); //更新读写长度 else len = min(len,(size_t)(finaldemo.end - finaldemo.rd)); printk("the len is %d\n",len); if(raw_copy_to_user(buf,finaldemo.rd,len)) { printk(KERN_ALERT"copy failed\n"); / up递增信号量的值,并唤醒所有正在等待信号量转为可用状态的进程。 必须小心使用信号量。被信号量保护的数据必须是定义清晰的,并且存取这些数据的所有代码都必须首先获得信号量。 */ up(&finaldemo.sem); return -EFAULT; } printk("the read buffer is %s\n",finaldemo.buffer); finaldemo.rd = finaldemo.rd + len; if(finaldemo.rd == finaldemo.end) finaldemo.rd = finaldemo.buffer; //字符缓冲区循环 up(&finaldemo.sem); //V 操作 return len; } static ssize_t finaldemo_write(struct file *filp,const char *buf,size_t len,loff_t *off) { if(down_interruptible(&finaldemo.sem)) //P 操作 { return -ERESTARTSYS; } while(spacefree(&finaldemo) == 0) //检查剩余空间 { up(&finaldemo.sem); //释放信号量 if(filp->f_flags & O_NONBLOCK) return -EAGAIN; if(wait_event_interruptible(finaldemo.inq,(spacefree(&finaldemo) > 0))) return -ERESTARTSYS; if(down_interruptible(&finaldemo.sem)) return -ERESTARTSYS; } if(finaldemo.rd <= finaldemo.wr) len = min(len,(size_t)(finaldemo.end - finaldemo.wr)); else len = min(len,(size_t)(finaldemo.rd-finaldemo.wr-1)); printk("the write len is %d\n",len); if(raw_copy_from_user(finaldemo.wr,buf,len)) { up(&finaldemo.sem); //V 操作 return -EFAULT; } printk("the write buffer is %s\n",finaldemo.buffer); printk("the len of buffer is %d\n",strlen(finaldemo.buffer)); finaldemo.wr = finaldemo.wr + len; if(finaldemo.wr == finaldemo.end) finaldemo.wr = finaldemo.buffer; //循环 up(&finaldemo.sem); //V 操作 finaldemo.flag=1; //条件成立,可以唤醒读进程 wake_up_interruptible(&finaldemo.outq); //唤醒读进程 return len; } module_init(finaldemo_init); module_exit(finaldemo_exit); MODULE_LICENSE("GPL");

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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